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Oct 29, 2023

Che cos'è l'etichettatura dei dati e perché è importante per l'intelligenza artificiale?

January 11, 2023 by Mark Allinson Leave a Comment Data labeling is the process

11 gennaio 2023 di Mark Allinson Lascia un commento

L'etichettatura dei dati è il processo di identificazione e etichettatura degli elementi nei campioni di dati. Il processo può essere manuale o tramite software dedicato. Le etichette applicate ai diversi elementi della classe devono essere univoche, descrittive e indipendenti per fornire una sequenza univoca, detta anche algoritmo.

Nell'apprendimento automatico, l'etichettatura dei dati aggiunge etichette significative ai dati grezzi identificati in modo che il modello di apprendimento automatico possa apprendere dai dati.

Gli strumenti di annotazione delle immagini sono software che semplificano il processo di annotazione ed etichettatura dei dati attraverso set di dati strutturati utilizzati per addestrare algoritmi di visione artificiale. È possibile utilizzare gli strumenti su qualsiasi forma di dati grezzi, come testi, immagini, database e formati come presentazioni PowerPoint o lavagne.

L’etichettatura e l’annotazione dei dati può essere semplice come chiedere alle persone di identificare vari oggetti e allegare loro etichette o attraverso complessi processi guidati dall’intelligenza artificiale. Nell'apprendimento automatico, i processi guidati dall'intelligenza artificiale iniziano raccogliendo input di tag da parte degli esseri umani e il modello di apprendimento automatico apprende i modelli sottostanti nel processo di addestramento del modello.

È possibile utilizzare un set di dati opportunamente etichettato come verità fondamentale, lo strumento standard per addestrare e valutare un determinato modello di machine learning. L'accuratezza della verità fondamentale determinerà l'accuratezza del modello addestrato e quindi richiede tempo e risorse per evitare errori.

L’etichettatura dei dati richiede grandi batch di dati grezzi per stabilire una solida base per modelli prevedibili. I dati utilizzati per gettare le basi per l'apprendimento devono essere taggati ed etichettati in base a specifiche funzionalità dei dati che aiutano il modello di apprendimento a organizzare i dati in schemi.

Un set di dati etichettato in modo accurato fornisce una verità di base affidabile che il modello di machine learning utilizza per affinare la precisione delle annotazioni e verificarne la previsione. L'accuratezza del set di addestramento è influenzata da errori nell'etichettatura dei dati.

Per evitare errori, è possibile utilizzare un approccio Human-in-the-Loop (HITL) che prevede il coinvolgimento di etichettatori umani nell'addestramento e nel test dei modelli di dati di machine learning.

L'apprendimento automatico applica diversi processi di etichettatura e annotazione dei dati basati sull'intelligenza artificiale a seconda della natura dei dati da analizzare. I tipi comuni di etichettatura dei dati includono:

Lo sviluppo di un modello di versione per computer richiede l'etichettatura di punti chiave, immagini o pixel dei dati o l'incapsulamento di una singola entità in un riquadro di delimitazione per creare il set di dati di training. Le etichette assegnate a ciascun elemento identificato devono essere categoricamente corrette.

Puoi utilizzare la versione per computer sviluppata tramite questo metodo per identificare automaticamente i punti chiave in un'immagine, classificare le immagini, segmentare un'immagine o rilevare la posizione degli oggetti.

La versione di elaborazione audio converte ogni suono rilevabile in un formato strutturato per l'apprendimento automatico. Questi suoni includono:

Questo processo richiede l'intervento umano e prima lo trascrivi manualmente in testo scritto. È possibile sviluppare ulteriormente i dati classificando l'audio e aggiungendo tag. Le categorie e i tag in questa versione diventano il set di dati di addestramento per i successivi dati grezzi.

L'elaborazione del linguaggio naturale è un processo di etichettatura dei dati di testo nel riconoscimento ottico dei caratteri, nel riconoscimento dei nomi di entità e nell'analisi del sentiment. Il processo deve iniziare con l'identificazione manuale dei diversi elementi in un batch di testo e l'assegnazione di tag per creare la verità fondamentale. Potresti voler identificare diverse parti del batch di dati, tra cui:

Per identificare queste parti, devi tracciare i bordi attorno ai blocchi di testo e successivamente trascrivere il testo nella tua verità fondamentale.

Esistono diverse tecniche che è possibile applicare per migliorare l'accuratezza e l'efficienza di ciascun formato di etichettatura dei dati disponibile, tra cui:

L'etichettatura dei dati è essenziale nell'apprendimento automatico, nell'elaborazione dei dati e nell'apprendimento supervisionato. Sebbene sia possibile l’etichettatura manuale dei dati, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale migliora l’efficienza, la precisione e la quantità di dati che è possibile annotare contemporaneamente.